当安全大模型走过2年后，安全行业被改变了什么？

通过2年的持续演进,安全GPT实现了流量检测、

深信服“AI安全平台”有以下两大特点:

1、

从中交集团的智能威胁防护到河北高速的智能值守,从某部委的攻防演练SLA保障到金融行业的数据合规治理,深信服与越来越多的用户谱写出“双向奔赴”的故事,共同开辟了“面向未来”的新道路。

周四(5月22日)14:30 锁定【深信服科技视频号】 “AI重塑安全系列分享—— AI在安全实战中给出了哪些颠覆性解法? ”直播间,安全GPT背后的技术、深信服安全GPT经历了国家级、

历经两年发展,如今安全大模型已规模化落地应用,它在效果、

行业结构的动摇与重塑

生成式AI的出现加剧了攻防的不对等。日志、可量化的安全效果和快速的技术迭代,在钓鱼检测、效率提升与安全体系重构等维度的表现,让我们看到,安全大模型已经成为了网络安全行业发展的新动能。全面的安全防护体系,让安全大模型重塑安全架构,向“AI安全新范式”持续演进。

国内首个通过网信办双备案的安全大模型

首个借助安全大模型技术全面赋能安全托管服务(MSS)的厂商

数博会「2024优秀科技成果」奖

入选中国信通院“安全守卫者计划·安全大模型优秀案例”

获大禹水利科学技术奖科技进步一等奖

IDC实测多维度能力第一,七项能力远超业内平均水平!

…

看向更远的未来

AI将如何重塑安全架构?

经历了730余天的社会化锤炼后,我们看到,如今安全大模型已经走过了理念验证期,进入考验实战效果的阶段,AI正在重塑着安全行业的价值评估体系。资产等组件实现高效协同;同时可融入通用的AI应用体系,通过安全模型与智能体的共创,构建更丰富、安全运营、推训一体的模型共创业务 允许用户利用私有数据对原生模型进行个性化调优和编排,提升模型在特定环境下的性能和效果。

安全GPT钓鱼检测大模型,在国家攻防演练中平均为每家客户检出7144封钓鱼邮件,精准率超过99%,平均为每家客户独报钓鱼邮件2400+。数据安全、数据保护四大场景能力的效果突破,通过覆盖典型安全场景的智能防护能力,助力用户的安全体系从被动防御逐步转向智能化的主动防护。运营提效、威胁调查和溯源等场景实现了安全场景理解能力的“再深一步”,交互问答体验全线升级,同时实战效果也进一步突破。(点击查看详情)

目前,深信服安全GPT已在500+用户真实环境中深度应用,支持50+头部用户高水平实战攻防,30+用户国家级实战演练。

在前行过程中获得的一系列认可与肯定,也让我们不断提振信心,其中很多是与用户共同努力的成果。可持续的安全效果。省级实战攻防演练的洗礼,在各维度的效果数据都实现了“可量化”的跃升,给出了更多“颠覆性”解法,验证了安全大模型在高对抗实战场景中的价值。开放融合的数据治理能力 能够打破数据孤岛,通过精细的安全数据治理,确保数据的准确性与一致性,为上层模型分析提供高质量的数据支撑,让每一份数据都成为安全防护的有力武器。

能力突破:

让具体的安全工作更“智能化”

一直以来,深信服始终坚持从安全的本质需求出发,专注于解决安全场景关键难题、

实战效果跃迁:

从技术概念到可量化的安全价值

深信服一直坚持做“清醒的实践者”,我们深知,用户安全需要的不是“尽力而为” 的防御,而是可量化、深信服对所有用户许下承诺:将持续优化提升GPT技术应用能力,期望把GPT能力赋予所有安全产品和服务,以智能化的安全,助力每一位用户“安全领先一步”。

2023年5月18日,深信服安全GPT作为国内首个安全垂域大模型正式亮相。提升具体的安全效果。

安全大模型以指数级的效率提升、更智能的安全生态。

某用户提到:“过去我们关注防火墙规则更新时效,现在更关注模型持续进化能力;原先我们用堆人提升应急响应速度,现在较量的是自动化处置覆盖率。产品专家将与大家相约,探讨当下最热门的话题,解答用户使用中最关注的问题,一起谈谈安全大模型的过去、数据安全等核心场景实现质的飞跃,颠覆了传统安全防御依赖 “规则+人力+设备” 的模式,让被动防御走向智能化的主动防护,让安全成为企业数字化转型的重要竞争力。可验证、钓鱼防御、

安全GPT流量检测大模型,在国家攻防演练中无先验知识检出0day197个,检出Web流量威胁精准率达96.6%,针对高对抗攻击(如0day、攻击者利用AI技术批量生成钓鱼邮件、”

未来,安全体系的进化方向必然将从单场景赋能转向系统性重构——以“AI原生思维”重塑安全架构的基因,从数据底座到模型推理层、手段日趋复杂和隐蔽,攻防双方的平衡在短期内迅速被打破。

未来,深信服将以 “AI安全平台”为基础,以底座层为根基,模型层为核心,应用层为抓手,通过无缝融合的开放生态,为用户打造更加智能、

安全GPT运营大模型,在国家攻防演练中平均告警降噪率达99%,准确率达98%,自动化处置率超80%,用户运营人员平均每日仅需关注数十个事件。

为了提升用户体验,平台自带强大的兼容性与开放性,能与企业现有安全体系对接融合,与安全运营管理平台,检测、辅助运营、

引言:安全大模型经历两年发展,带来的不仅是技术的突破,更是对整个网络安全行业价值体系的重构。

为了承载数据融合和模型推理的双重调整,在安全体系中进行统一数据治理和模型管理显得尤为重要,于是具备统一的数据底座和模型底座的深信服“AI安全平台”应运而生。高效、再到具体的场景应用层,每个环节都将被大模型深度重构。

2、自动化漏洞利用,日均攻击尝试跃升至千万级······当网络攻击的门槛大幅降低、高效的运行环境,确保模型推理快速精准。

安全GPT数据安全大模型在用户侧实战中,相较传统方法(人工+规则)分类分级准确率从50%提升到90%,效率提升40倍;相较传统引擎+人工分析,数据安全风险事件检出率提升40%。1day,高混淆绕过的攻击)检出率达95% ,其中大量为传统引擎无法检测的独报告警。

看看安全GPT在具体场景中的实战效果吧~

出于对“安全效果”的极致追求与对用户承诺的践行,今年年初,深信服将DeepSeek-R1的模型能力深度融入到安全GPT的AI工程架构中,形成了一套在安全领域融合DeepSeek-R1系列模型的完整技术框架,在钓鱼检测、现在与未来,看看大模型如何在安全场景中一步步实现落地与沉淀的。流量检测、

在多重挑战与困境下,安全大模型的出现打破了传统安全体系的效能瓶颈,给了行业一个新的破局点。能够为各类安全模型提供稳定、